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大規模学習におけるDRO手法を提案.
https://papers.nips.cc/paper/2020/hash/64986d86a17424eeac96b08a6d519059-Abstract.html
2020/12
学習データからありうるシフト後データの集合を作り最悪ケースを評価するDROは大規模な問題設定には適用しづらいという問題があった. 論文では,大規模タスクに適用可能なDRO手法の提案と,理論解析を行う.
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一言でいうと
大規模学習におけるDRO手法を提案.
論文リンク
https://papers.nips.cc/paper/2020/hash/64986d86a17424eeac96b08a6d519059-Abstract.html
著者/所属機関
投稿日付(yyyy/MM/dd)
2020/12
概要
学習データからありうるシフト後データの集合を作り最悪ケースを評価するDROは大規模な問題設定には適用しづらいという問題があった.
論文では,大規模タスクに適用可能なDRO手法の提案と,理論解析を行う.
新規性・差分
手法
結果
コメント
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